package com.lbc.huffmancode;

import java.io.*;
import java.util.*;

public class HuffmanCode {
    // 哈夫曼编码（字符串、文件的压缩与解压）
    public static void main(String[] args) {

        // 测试压缩文件的代码
//        String srcFile = "d://aaa//ssqf.jpg";
//        String dstFile = "d://aaa//ssqf.zip";
//        zipFile(srcFile, dstFile);
//        System.out.println("压缩文件ok~~");

        // 测试解压文件
        String zipFile = "d://aaa//ssqf.zip";
        String dstFile = "d://aaa//ssqf2.jpg";
        unZipFile(zipFile, dstFile);
        System.out.println("解压文件ok~~");

    /*
        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte [] contentBytes = content.getBytes();
        System.out.println(content.length());  // 40

        // 一步到位
        byte[] huffmanCodeBytes = huffmanZip(contentBytes);
        System.out.println("压缩后的结果是：" + Arrays.toString(huffmanCodeBytes));  // 17  压缩率 (40-17)/40 = 57.5%
        System.out.println(huffmanCodeBytes.length);
        //  解码
        byte[] decode = decode(huffmanCodes, huffmanCodeBytes);
        System.out.println("解码出的字符串：" + new String(decode));

     */


    /*
        // 分步实现
        List<Node> nodes = getBodes(contentBytes);
        System.out.println("nodes = " + nodes);

        // 测试一把，创建的二叉树
        System.out.println("赫夫曼树");
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        System.out.println("前序遍历");
        preOrder(huffmanTreeRoot);

        //  测试一把是否生成了对应的赫夫曼编码
        getCodes(huffmanTreeRoot);
        System.out.println("生成的赫夫曼编码表" + huffmanCodes);

        byte[] huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
        System.out.println("huffmanCodeBytes = " + Arrays.toString(huffmanCodeBytes));  // 17  压缩率 (40-17)/40 = 57.5%

        //  发送 huffmanCodeBytes 数组

     */

    }

    // 完成对压缩文件的解压
    public static void unZipFile (String zipFile, String dstFile) {

        //  定义文件输入流
        InputStream is = null;
        //  定义一个对象输入流
        ObjectInputStream ois = null;
        //  定义一个文件的输出流
        OutputStream os = null;
        try {
            //  创建文件输入流
            is = new FileInputStream(zipFile);
            //  创建一个和is关联的对象输入流
            ois = new ObjectInputStream(is);
            //  读取byte数组 huffmanBytes
            byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
            //  读取赫夫曼编码表
            Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();

            // 解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
            //  将 bytes 写入到目标文件中
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            //  写数据到文件中
            os.write(bytes);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                os.close();
                ois.close();
                is.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     *     编写方法，将一个文件进行压缩
     * @param srcFile  传入的希望压缩的文件的全路径
     * @param dstFile  压缩后将压缩文件放到哪个目录
     */
    public static void zipFile (String srcFile, String dstFile) {

        // 创建输出流
        OutputStream os = null;
        ObjectOutputStream oos = null;  // 对象输出流
        //  创建文件的输入流
        FileInputStream is = null;
        try {
            is = new FileInputStream(srcFile);
            //  创建一个和源文件大小一样的byte[]
            byte[] b = new byte[is.available()];
            //  读取文件
            is.read(b);
            is.close();
            //  直接对源文件进行压缩
            byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);
            //  创建文件的输出流，存放压缩文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            // 创建一个和文件输出流关联的 ObjectOutputStream
            oos = new ObjectOutputStream(os);
            //  把 赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes);
            //  这里以对象流的方式写入赫夫曼编码，是为了以后我们恢复源文件时使用
            //  注意一定要把赫夫曼编码写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanCodes);
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        } finally {
            try {
                is.close();
                oos.close();
                os.close();
            } catch (Exception e) {
                System.out.println(e.getMessage());
            }
        }



    }


    //  完成数据的解压
    // 思路
    //  1.将huffmanCodeBytes [-88, -65, -56, -65, -56, -65, -55, 77, -57, 6, -24, -14, -117, -4, -60, -90, 28]
    //    重新先转成赫夫曼编码对应的二进制字符串 "1010100010111111111001000101111......"
    //  2.赫夫曼编码对应的二进制的字符串  "1010100010111111111001000101111......"  => 对照赫夫曼编码 => "i like like like java do you like a java"

    /**
     *     完成对压缩数据的解码
     * @param huffmanCodes    // 赫夫曼编码表 map
     * @param huffmanBytes    // 赫夫曼编码得到的字节数组
     * @return    原来的字符串对应的数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {

        // 1.先得到 huffmanBytes 对应的二进制的字符串 形式  1010100010111111111001000101111......
        StringBuilder stringBuilder3 = new StringBuilder();
        //  将 byte 数组转成二进制的字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            // 判断是不是最后一个字节
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length -1);
            stringBuilder3.append(byteToBitString(!flag, huffmanBytes[i]));
        }
//        System.out.println("赫夫曼字节数组对应的二进制字符串=" + stringBuilder3.toString());
        //  把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
        //  把赫夫曼编码表进行调换，因为反向查询 a->100 100->a
        HashMap<String, Byte> map = new HashMap<String, Byte>();
        for (Map.Entry<Byte, String> entry: huffmanCodes.entrySet()) {
            map.put(entry.getValue(),entry.getKey());
        }
        // 创建一个集合，存放byte
        ArrayList<Byte> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < stringBuilder3.length(); i++) {
            int count = 1;   // 小的计数器
            boolean flag = true;
            Byte b = null;

            while (flag) {
                // 递增的取出 '1'或者'0'
                String key = stringBuilder3.substring(i, i+count);  // i  不动，让 count 移动，直到匹配到一个字符
                b = map.get(key);
                if (b == null) {
                    count++;
                } else {
                    // 匹配到
                    flag = false;
                }
            }
            list.add(b);
            i += count - 1;    // 让 i 移动到 count
        }
        // 当for循环结束后，list中存放了所有的字符 "i like like like java do you like a java"
        //  list --> byte[]
        byte[] by = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < by.length; i++) {
            by[i] = list.get(i);
        }
        return by;
    }


    /**
     *   将一个byte 转换成一个二进制的字符串
     * @param b    传入的byte
     * @param flag  标志是否需要补高位，true--需要、false--不需要补高位、最后一个字节--不需要补高位
     * @return    是该 b 对应的二进制的字符串（注意是按补码返回的）
     */
    private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
        // 使用一个变量 保存b
        int temp = b;    // 将 b 转成 int
        // 如果是正数，我们还存在补高位
        if (flag) {
            temp |= 256;    // 按位或 ex: 1 0000 0000 | 0000 0001 = 1 0000 0001
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp);  //  返回的是temp对应的二进制的补码
        System.out.println("str = " + str);
        if (flag) {
            return str.substring(str.length() - 8);
        } else {
            return str;
        }
    }


    /**
     *     使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于我们的调用
     * @param bytes    原始的字符串对应的字节数组
     * @return   经过 赫夫曼编码 处理后的字节数组（压缩后的数组）
     */
    private static byte [] huffmanZip(byte [] bytes) {
        List<Node> nodes = getBodes(bytes);
        // 创建赫夫曼树
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        //  生成了对应的赫夫曼编码
        getCodes(huffmanTreeRoot);
        //  根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }

    /**
     *     将字符串对应的 byte[] 数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码，即压缩后的byte[]
     * @param bytes  原始字符串对应的 byte[]
     * @param huffmanCodes  生成的赫夫曼编码 map
     * @return   返回赫夫曼编码处理后的 byte[]  生成的字符串8位一组存入byte[]
     *    举例：String content = "i like like like java do you like a java";
     *          => byte [] contentBytes = content.getBytes();
     *          => 字符串 "1010100010111111111001000101111......";
     *          => 对应的 byte[] huffmanCodeBytes，即8位对应一个byte,放入到 huffmanCodeBytes
     *    huffmanCodeBytes[0] = 10101000(补码） => byte [推导 10101000 => 10101000 - 1 => 10100111(反码） => 11011000(原码） = -88）
     *    huffmanCodeBytes[0] = -88
     */
    private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {

        //  1.先利用 huffmanCodes 将 bytes 转成赫夫曼编码后对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder();
        //  遍历 bytes 数组
        for (byte b : bytes) {
            stringBuilder2.append(huffmanCodes.get(b));
        }
        //  System.out.println("测试 stringBuilder2 = " + stringBuilder2);  // 133
        //  将 "10101000101111111100100010111..." 转成 byte[]

        //  统计返回 byte[] huffmanCodeBytes 长度
        int len;  // 一句话 len = (stringBuilder2.length() + 7) / 8
        if (stringBuilder2.length() % 8 == 0) {
            len = stringBuilder2.length() / 8;
        }  else {
            len = stringBuilder2.length() / 8 + 1;
        }
        //  创建 存储压缩后的 byte 数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < stringBuilder2.length(); i += 8) {  // 步长为8 ， 8 位一体
            String strByte;
            if (i+8 > stringBuilder2.length()) {  //  +8 可能会数组越界
                strByte = stringBuilder2.substring(i);
            } else {
                strByte = stringBuilder2.substring(i, i + 8);
            }
            // 将 strByte 转成一个byte, 放入到 huffmanCodeBytes 中
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    //  生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码表
    //  思路：
    //  1.将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte, String> 中
    //      [形式] 32->01 97->100 100->11000
    static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<Byte, String>();
    //  2.在生成赫夫曼编码表时，需要去拼接路径，定义一个StringBuilder 存储某个叶子节点的路径
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    //  为了调用方便，我们重载 getCodes
    private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
        if (root == null) {
            return null;
        }
        //  处理root的左子树
        getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
        //  处理root的右子树
        getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }

    /**
     *     功能：将传入的node节点的所有叶子节点的赫夫曼编码得到，并放入到 huffmanCodes 集合中
     * @param node    传入节点
     * @param code    路径，左子节点是 0，右子节点是 1
     * @param stringBuilder    用于拼接路径
     */
    private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
        StringBuilder stringBuilder1 = new StringBuilder(stringBuilder);
        // 将code 加入到stringBuilder2
        stringBuilder1.append(code);
        if (node != null) {    // 如果 node == null 不处理
            //  判断当前的node 是叶子节点还是非叶子节点
            if (node.data == null) {  // 非叶子节点
                //  递归处理
                //  向左递归
                getCodes(node.left, "0", stringBuilder1);
                //  向右递归
                getCodes(node.right, "1", stringBuilder1);
            } else {    //  是叶子节点
                // 就表示找到某个叶子节点的最后
                huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder1.toString());
            }

        }
    }

    // 前序遍历的方法
    public static void preOrder (Node root) {
        if (root != null) {
            root.preOrder();
        } else {
            System.out.println("空赫夫曼树，不能遍历~~");
        }
    }

    // 接收一个字符数组，返回List形式 [Node[date=97,weight=5], Node[date=32,weight=9]...]
    public static List<Node> getBodes (byte[] bytes) {
        // 创建一个ArrayList
        ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<>();

        // 遍历 bytes，统计每一个byte出现的次数 -> map[key,value]
        HashMap<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b : bytes) {
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null) {
                counts.put(b, 1);
            } else {
                counts.put(b, count + 1);
            }
        }
        //  把每一个键值对转换成Node对象，并加入到nodes中
        //  遍历map
        for (Map.Entry<Byte, Integer> entry: counts.entrySet()) {
            nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }

    // 通过 List 创建对应的赫夫曼树
    private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {
        while (nodes.size() > 1) {
            // 排序，从小到大
            Collections.sort(nodes);
            // 取两个最小权值的对象
            Node leftNode = nodes.get(0);
            Node rightNode = nodes.get(1);
            //  创建一个新的二叉树，他的根节点 只有权值，没有data
            Node parent = new Node(null,leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.left = leftNode;
            parent.right = rightNode;

            //  移除nodes中的两个处理过的节点
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            //  将新的节点加入到nodes中
            nodes.add(parent);
        }
        // 返回赫夫曼树的根节点
        return nodes.get(0);
    }
}

// 创建Node , 带数据和权值
class Node implements Comparable<Node> {
    Byte data;   // 存放数据(字符)本身，比如 'a' => 97  ' ' => 32
    int weight;  // 权值，表示字符出现的次数
    Node left;
    Node right;

    public Node(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        // 从小到大排序
        return this.weight - o.weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    // 前序遍历
    public void preOrder() {
        System.out.println(this);
        if (this.left != null) {
            this.left.preOrder();
        }
        if (this.right != null) {
            this.right.preOrder();
        }
    }

}
